MATLAB实现多输入多输出回归预测的BP神经网络

神经网络是一种常用的机器学习算法，可用于解决回归问题。BP（Backpropagation）神经网络是一种常见的神经网络类型，它通过反向传播算法来训练网络，并实现多输入多输出的回归预测。本文将使用MATLAB来实现BP神经网络进行多输入多输出的回归预测，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备训练数据。假设我们有n个输入变量和m个输出变量，训练数据可以表示为一个n×m的矩阵X，其中每一行表示一个输入样本，每一列表示一个输入变量。对应的输出数据可以表示为一个n×m的矩阵Y，其中每一行表示一个输出样本，每一列表示一个输出变量。

接下来，我们可以使用MATLAB中的神经网络工具箱来创建一个BP神经网络模型。以下是创建BP神经网络模型的代码示例：

% 创建BP神经网络模型
net = feedforwardnet(hiddenSizes);

在上述代码中，我们使用feedforwardnet函数创建了一个BP神经网络模型。hiddenSizes是一个向量，表示隐藏层的大小。例如，如果我们想要一个具有2个隐藏层节点的网络，可以将<